layer_norm = nn.LayerNorm([C, H, W]) # 在通道和空间维度上归一化 # 假设输入数据形状是:[batch_size, sequence_length, embedding_dim] # 例如:[32, 50, 256] (32个句子,每句50个词,每个词是256维向量) # 示例1:在embedding维度上归一化 layer_norm = nn.LayerNorm(normalized_shape=256) # ...
1. Layer Norm(Layer Normalization) LayerNorm是大模型也是transformer结构中最常用的归一化操作,简而言之,它的作用是对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值,1方差的归一化操作,计算公式为: 这里的x可以理解为张量中具体某一维度的所有元素,比如对于 shape 为 (2,2,4) 的张量 input,若指定归一化的操作...
接下来的 LayerNorm、InstanceNorm 和 GroupNorm 能够避免 batch 维度上的归一化,回避了这个问题。 LayerNorm# 若输入维度为[batch, channel, hw],LayerNorm 是在[channel, hw]维度进行归一化。换句话说,会进行 batch 次归一化。 可见,不同于 BatchNorm,这里 LayerNorm 不受 batch 变化的影响。 InstanceNorm# ...
norm_type="batch"):super(NormalizationModel,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,50)ifnorm_type=="batch":self.norm=nn.BatchNorm1d(50)elif norm_type=="layer":self.norm=nn.LayerNorm(50)elif norm_type=="group":self.norm=nn.GroupNorm(5...
LayerNorm的核心思想是对输入特征进行标准化处理，使其均值为0，方差为1。与BatchNorm不同，LayerNorm是在特征维度上进行归一化，这使得它特别适合处理序列长度可变的数据。每个LayerNorm层都包含两个可学习的参数：缩放因子(gamma)和偏移量(beta)。这些参数使得模型可以学习到最适合当前层的特征分布。让我们通过一个...
LayerNorm中 没有batch的概念,所以不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差,因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。 LN特别适合处理变长数据,因为是对channel维度做操作(这里指NLP中的hidden维度),和句子长度和batch大小无关 用法上的差异 nn.BatchNorm2d(num_features)中的num_features一般是输入数据的第2维...
self.LayerNorm=nn.LayerNorm(config.hidden_size,eps=config.layer_norm_eps) 可以看到,无论是火炬自带还是捧着脸复现的 transformer encoder 或者叫 bert layer,里面用的都是 torch 自己的 nn.LayerNorm,并且参数都是对应为 768 的 hidden dimension(变形金刚把它叫做 d_model,波特把它叫做 hidden_size)。
深度学习中,归一化是常用的稳定训练的手段,CV 中常用 Batch Norm; Transformer 类模型中常用 layer norm,而 RMSNorm 是近期很流行的 LaMMa 模型使用的标准化方法,它是 Layer Norm 的一个变体 值得注意的是,这里所谓的归一化严格讲应该称为标准化Standardization,它描述一种把样本调整到均值为 0,方差为 1 的缩放...
LayerNorm揭秘:为何受宠? 1️⃣ 为什么选择LayerNorm? 💡 稳定输入分布与梯度 LayerNorm最初是为了解决RNN等序列任务中BatchNorm(BN)的不稳定问题而提出的,并逐渐成为NLP任务的默认选择。LN通过在每个样本的通道维度上进行归一化,可以有效稳定输入分布,减少梯度爆炸和梯度消失的问题,加速模型收敛。研究表明,LN不仅...
LayerNorm是常见的归一化技术之一,可以提升神经网络的训练速度,提高模型性能。一般用于RNN,对序列数据效果较好。LayerNorm的数学原理:均值:方差:标准化特征:...